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    棋牌游戏多线程
    棋牌网站登录-游戲、社交媒體发布日期:2020-08-25 浏览次数:

    游戲、社交媒體

    計算機程序和應用(app)已經統治現代社會。你可能發現應用無所不能,游戲、社交媒體、聯誼、健康、瑜伽、冥想、烹飪、學習新語言、播放音樂和視頻,甚至約會!無論你需要什么,你都很可能可以找到一款滿足你需要的應用,如果你找不到,你可以肯定某人正在世界上的某個地方開發這種應用。

    我們生活的世界已經改變,我們認識的撲克也是如此。隨著科技的進步,牌手用來分析和研究游戲的工具也變得越來越先進。在本章我們將分析一些牌手用來改進策略的最重要程序和應用。

    勝率計算器

    撲克勝率計算器(EquityCacuator)在撲克圈長期存在,而且它們無疑是任何正統牌手武器庫中的最基本武器。理解底牌對抗底牌、底牌對抗范圍和范圍對抗范圍的勝率互動是成為一名成功牌手的第一步。

    勝率計算器自2008年首次發布PokerStove以來已經取得了很大的發展。在當時,勝率計算器非常粗糙,而且提供的功能非常有限。而現在,像PowerEquiab這樣的勝率計算器提供各種各樣的功能,包括勝率圖表、熱點圖、范圍分析等等。

    優點

    輸入范圍和計算勝率的過程非常直觀,容易使用。

    多人底池勝率計算

    能夠創建自定義的可玩性配置(payabiityprofies)

    快速勝率計算

    缺點

    計算受限于勝率和簡單的數學

    不提供EV或任何策略建議

    有限的翻后范圍分析

    范圍分析工具

    具有一種范圍分析工具(比如Fopzia)的牌手能夠輸入底牌范圍,確定范圍在任何可能翻牌面如何互動。范圍分析工具把底牌范圍劃分成頂對、暗三條、同花聽牌、后門順子聽牌等各種類型。

    優點

    根據底牌組合顯示勝率

    可用于分析底牌排除效應

    根據轉牌圈和河牌圈的牌型翻后過濾

    快速計算

    容易使用

    缺點

    不提供EV或任何類型的策略建議

    無法用于建立復雜的決策樹

    對于單挑分析最有用

    有限的翻前實用性

    EV決策樹

    具有一種諸如CardRunnersEV的EV決策樹工具你可以創建代表牌手行動和決策樹,并計算每個決策點的EV。

    優點

    展示不同行動的EQ和EV。

    對于SNG和MTT決賽桌很有用的ICM計算

    創建復雜樹的能力和腳本功能(利用一種編程語言自動完成一系列任務)

    多人底池計算

    有用的翻前及翻后范圍分析

    能夠把賞金和抽水融入到計算中

    說明底牌排除效應和聚集效應

    缺點

    需要很大程度的輸入,包括牌手在每個決策點的范圍、底池大小、下注尺度、加注尺度和籌碼深度

    樹的創建和策略分析可能非常費時

    計算EV需要知道對手的完整策略或需要使用一些假定

    陡峭的學習曲線

    翻前納什計算器

    在現代GTOSover軟件出現之前,像HodemResoucesCacuator這樣的納什計算器是MTT牌手和SNG牌手的工具選擇。它們非常擅長計算翻前全壓/棄牌策略,特別是牌手沒有跟注范圍的淺籌碼場合。

    但是,它們不支持翻后玩法,如果你試圖為深到無全壓下注尺度的籌碼量計算范圍,你將被迫應用行動抽象(actionabstraction)。你可以要么完全排除牌手的跟注非全壓加注選擇,要么允許跟注,但假定翻牌發出后不會發生更多下注,讓兩個牌手一直check下去。兩種抽象將產生不正確的翻前策略。排除跟注選擇通過迫使防守的牌手采用更緊的范圍傷害了他們,因此計算器建議用比最優范圍更寬的率先加注范圍,這個范圍傾向于具有良好阻斷牌,同時忽略翻后可玩性。翻后一直check有利于翻前跟注的牌手,因為他們的所有邊緣牌都將實現100%底池權益,這導致了比最優范圍更寬的跟注范圍。兩種選擇限制了納什計算器在深籌碼撲克的應用,使得它們只適合全壓/棄牌場景。

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    優點

    特別擅長計算不可剝削全壓

    快速計算

    翻前MES策略計算

    展示翻前策略和EV

    支持錦標賽的賞金計算

    決賽桌計算

    缺點

    不支持翻后玩法

    不考慮底牌排除效應或聚集效應

    GTOSover和人工智能(AI)

    1997年,世界上最好的國際象棋棋手卡斯帕羅夫被IBM的超級電腦深藍打敗。他的失敗被當作人工智能將在某一天趕超人類智慧的信號。

    自深藍的獲勝后,AI已經朝人類最終失敗的方向邁出了巨大的步伐。2015年,由DeepMind開發的AI阿爾法狗(AphaGo)成為首個在19x19棋盤打人類職業圍棋手的電腦圍棋程序。2017年5月,阿爾法狗擊敗當時世界排名第一的棋手柯潔。圍棋是一種具有10170種變化的游戲。同年晚些時候,DeepMind發布了AphaZero,一個震驚世界的國際象棋和將棋AI,達到超人的游戲水平,打敗了世界冠軍程序Stockfish和Emo。國際象棋具有1047種變化,而將棋具有1071種變化。然而,打敗最好的人類牌手并不意味著解決游戲。一種AI可以好到足夠打敗最好的人類選手,但另一種AI可以開發出更好的策略,打敗之前的AI。這個循環可以永遠持續。解決一種游戲牽涉到計算出一種在公平游戲中不可能輸的GTO解決方案。

    游戲、社交媒體

    目前為止,每一種在人類之間競爭的完美信息游戲(比如國際象棋或跳棋)都已解決。像撲克這樣的非完美信息游戲中,牌手不能看到其他牌手的牌。解決這類游戲呈現出一種額外級別的難度。

    具有5x1020種可能行動的跳棋已經在2007年被JonathanSchaeffer教授完全解決。單挑限注德州撲克(HUHE)是德州撲克的最小變種,它具有3.19x1014個決策點。雖然這個數字小于跳棋,但HUHE的非完美信息特征使得它對于計算機而言是一種更難游戲和解決的挑戰性游戲。

    首個被全面解決的撲克游戲是HUHE,由AbertaCepheus撲克項目在2015年解決。他們的CFR+算法由一個由200個計算機節點組成計算機集群執行,每個計算機節點配置了24個2.1G赫茲的AMD芯片,32G內存和1TB的本地磁盤。

    關于Cepheus的更多信息可以在網址找到。

    2017年1月30日,卡耐基梅倫大學開發的人工智能ibratus在12萬手牌的挑戰中打敗了多名頂級單挑無限德州撲克高手。

    單挑無限德州撲克存在10160種情況,超過了宇宙中所有原子的數量(1080)。這種AI需要一組由600個節點組成的超級電腦,每個節點具有28核處理能力,完成任務和打敗人類牌手總共需要處理2.7拍字節(1拍字節=250字節)的數據。

    關于ibratus的更多信息可以在這里找到:

    cmu.edu/news/stories/archives/2017/January/AI-beats-poker-pros.htm

    雖然撲克機器人每天都在變聰明,但由于當前的算力,它們能做的事情仍然有一些限制,特別是對于無限德州撲克和PO的多人底池局面。雖然HUHE已經完全解決,而且ibratus已經好到足夠打敗單挑無限德州撲克的人類牌手,但包括錦標賽、6人桌和滿員桌撲克在內的其他撲克變體遠非完全解決。

    即使超過兩名牌手的德州撲克游戲的完整解決方案尚未找到,但復雜的游戲可以拆解成小的、容易解決的部分。利用現代Sover軟件、超級電腦、有限的下注尺度和策略抽象的正確應用,無限德州撲克的近似GTO玩法可以被計算出來。

    商業人工智能軟件

    基于人工智能的無限德州撲克軟件(例如PokerSnowie)是通過和自身對抗數十億手牌研究這種游戲的工具。它們最初采用完全隨機的策略,在每手牌結束后,成功的玩法被加強,不成功的玩法被減少,導致它們的策略隨著時間推進不斷改善。

    優點

    快速且容易使用

    極少需要用戶輸入

    沒有很大的硬件要求

    提供導入來自網絡撲克的歷史牌局以及根據AI策略評估它們的能力。

    提供翻前和底牌范圍建議

    用戶可以挑戰人工智能,得到統計數據和錯誤評估

    缺點

    不真正求解GTO策略,AI輸出的只是軟件認為在和自身對抗時較好的策略

    有限的或固定的下注尺度

    人工智能無法解釋為何它那樣做,且結果無法驗證

    無法計算對抗弱手的剝削性策略,程序只提供其核心策略

    策略隨著時間而變化,這使得難以通過它學習

    無法保證不可剝削

    GTOSover軟件

    Sover軟件是翻前和翻后玩法的納什均衡計算器。市場上可買到的Sover軟件有好幾種,它們提供各種不同的功能集。寫作本書的時候,大多數商業Sover軟件能夠用特定的范圍和下注尺度計算任何單挑場合的納什均衡策略,而且有很高的準確度(低可剝削性)。

    一些Sover軟件可以計算多人底池局面的翻前及翻后納什均衡,一些Sover甚至能解決更復雜的游戲,比如底池限注奧馬哈。

    聲稱一種策略是GTO策略或非常接近GTO策略必須以某種方式證實。如之前的陳述,無限德州撲克的完整解決方案尚未發現,如果某人聲稱具有某個撲克場合在給定抽象內的GTO解決方案,必定有一種科學和數學的方式來驗證這種主張,否則任何人都可以說已經解決了這種游戲并且在采用真正的GTO玩法。

    納什距離(NashDistance)

    E-Nash均衡或Epsion均衡是接近納什均衡的策略組合,它近似滿足納什均衡的條件。納什均衡策略最大化對抗它們克星(最糟糕情況下的對手)的效用,這意味著它在零和游戲中不可能輸。納什均衡在復雜游戲中通常無法實現。相反,術語E-Nash均衡被用來表示只在最糟糕情況下輸給對手價值的策略。

    E有時也指納什距離(NashDistance),因為它可用來驗證任何策略與納什均衡策略多接近,即使不知道真正的均衡看起來是什么樣子。

    計算納什距離

    一旦你有一個自認為是GTO的策略對(strategypair),計算納什距離的過程非常簡單。首先,你計算兩個牌手的EV,然后你計算牌手1對抗牌手2的MES策略,看看EV提高了多少,并把牌手1的EV增益叫做E1,然后你為牌手2做同樣的事情。計算牌手2對抗牌手1的MES策略,看看EV提高了多少,并把這個EV增益叫做E2。E1和E2之間的最大數字就是納什距離。如果這個數字是0,那么你是恰好納什均衡的,你的策略對是真正GTO的。如果這個數字很大,那么你離GTO很遠,如果你接近GTO,這個數字將比較小。

    大多數現代GTOSover軟件報告它們解決方案的納什距離。例如,PioSover以底池百分比的形式報告納什距離,而且它可用來設置一個Sover完成計算所需要的精度。通常而言,任何GTO解決方案運行的時間越長,得到的E(納什距離)就越小。遺憾的是,一旦E變得非常小,大多數GTOSover將反復迭代,因為它們不可能得出完美的GTO玩法。一旦E變得非常小,指望任何對手能夠在那種程度上剝削你是不切實際的,因為這首先需要你對每一個底牌組合在每一節點采用和Sover完全一致的玩法,然后允許對手知道你在每個簡單決策點的確切策略并計算對抗你的E-GTO策略的MES策略。除此之外,對手也需要完美執行他們的MES策略,從而能夠從你那兒榨取盡可能多的EV。因此,可以安全地假定任何剝削你到E是不可能的,你不應該為此擔心。實際上,當E很小時,對于一名人類牌手來說E-GTO與完美GTO沒有任何差異。

    游戲、社交媒體

    就個人而言,我喜歡把我的翻牌圈GTO解決方案運行到0.35%底池大小的精度。隨著范圍變寬,籌碼底池比增加,策略樹復雜度上升,要達到一個較小的納什距離更困難,完成計算花費的時間也越久。至于PioSover的翻前仿真計算,翻前范圍的收斂比翻后范圍收斂快很多。大多數仿真的剝削性(expoitabiity)來自河牌圈玩法,因此閥值(threshod)可以小一點,而且剝削性可以用bb/100來衡量。我喜歡的PioSover翻前仿真閥值是3.5bb/100。

    這些閥值是完全武斷的,但牌手們似乎一致認同它們足夠好,因為策略在納什距離較小時沒有太多改變。

    在其他Sover軟件中(比如MonkerSover),大多數剝削性來自因為翻后抽象導致的次優(suboptima)翻后玩法。這對于翻前范圍的影響是不明確的,因此翻前范圍的可剝削性有多高這個問題是不可能回答的。我設置了幾個基準,并比較來自Monker、Pio和我個人團隊正在開發的私有GTOSover的翻前和翻后仿真,發現使用高抽象設置時策略非常接近。在PioSover成為主流之前,我也設置了許多基準,測試使用其他工具的結果,發現結果與之前的知識和理論相符。

    總之,即使德州撲克這種游戲尚未完全解決,我相信來自GTOSover軟件的策略是非常精確的,可以用來提高我們對這種游戲的理解,幫助我們在牌桌上做出更好的決策。

    PioSover

    PioSover是目前市場上最受歡迎的Sover軟件。它用主觀設定的初始范圍、籌碼量和下注尺度求解單挑無限德州撲克的均衡策略到一個用戶期望的精確度。

    優點

    展示勝率、EV、EQR和完整策略

    非常精確的結果

    可以計算MES策略和MinES策略

    匯總頻率分析和匯報功能

    求解限注德州撲克和無限德州撲克

    與其他撲克工具高度兼容

    高級腳本功能

    ICM計算器

    翻前解決者(只限單挑局面)

    優秀的用戶支持

    缺點

    用戶界面可能最初有點費解,但一旦你弄明白了,操作變得很簡單。

    完成GTO計算可能要花大量時間,這取決于樹的大小、籌碼深度及游戲中的范圍。

    陡峭的學習曲線。高效地利用它需要一定程度的撲克知識。

    高硬件需求。解決方案的復雜性受限于電腦的性能,因此運行多個下注尺度的深籌碼仿真可能需要系統升級,特別是使用翻前解決者的時候。

    只解決單挑局面

    保存完整仿真需要大量的數據存儲,因為為了節省硬盤空間,Pio的文件可以不保存河牌圈策略,河牌圈策略將在瀏覽仿真時進行再計算。

    正確地設置仿真可能比較困難,特別是對于新用戶。但是,一旦仿真已經開始,瀏覽解決方案是簡單而直觀的。

    MonkerSover

    MonerSover是市場上最全面的Sover軟件。利用一些減少游戲規模的抽象技術,它可以從任何回合(street)開始解決任何數量牌手的德州撲克和奧馬哈局面。

    優點

    解決復雜的多人底池NHE及PO局面。但是,解決更大、更復雜游戲的能力是要付出代價的。為減少游戲規模而使用抽象導致了不太準確的解決方案。

    最終確定后的仿真容易瀏覽

    ICM計算

    可以為抽水的影響而調整仿真

    手動導出多種形式的范圍到其他工具的能力

    缺點

    圖形用戶界面似乎有點粗糙,用戶很容易感到吃力,特別是對于電腦操作不熟練的人。

    非常陡峭的學習曲線

    需要高性能硬件。用來運行Monker仿真的電腦越強大,可以使用的抽象設置就越好,從而得出的解決方案也越精確。這迫使用戶為求解高精度解決方案而打造超級電腦或租借大型服務器。

    樹生成過程可能比較冗長,需要花費大量時間

    取決于樹的大小,翻前樹可能要花費數周時間完成。

    有限的范圍分析工具

    缺乏生成聚合報告(匯總多個翻牌面的數據)的功能。

    GTO撲克訓練Web應用

    像GTOPoker這樣的GTO訓練應用為各種不同撲克變體提供各種各樣的預計算GTO策略,包括6人桌和單挑常規局、MTT比賽、單挑SNG比賽和多種籌碼深度的3人桌JackpotSNG比賽。它們讓希望了解GTO玩法但未必有興趣自己計算的用戶更容易了解高級GTO策略。

    優點

    不需要安裝或沒有復雜的電腦要求

    提供由使用最高級私有或商用GTOSover的專家們開發的高精度GTO策略

    容易使用,具有流暢直觀的用戶界面

    實時建議,不需要等待計算完成。

    隨時間增長的海量解決方案庫

    需要最低程度的用戶輸入

    根據抽水調整的常規局解決方案

    高級翻后分析

    缺點

    固定的下注尺度

    無法計算對抗弱手的剝削性策略(程序只提供GTO核心策略)

    限于預計算的GTO解決方案,因此用戶無法做自定義計算

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